The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (4) at non-singleton dimension 1

这个错误是由于张量a和张量b在非单例维度1的尺寸不匹配引起的。根据引用的错误提示，张量a的扩展尺寸为256，而张量b的现有尺寸为4。这意味着在维度1上，张量a应该具有与张量b相同的尺寸。然而，它们的尺寸不匹配，导致运行时错误。

为了解决这个问题，您需要确保张量a和张量b在维度1上具有相同的尺寸。您可以通过调整或重新定义张量的尺寸来实现这一点。具体的方法取决于您的代码逻辑和需求。

如果您希望将张量a调整为与张量b相同的尺寸，您可以使用torch.reshape()函数将其调整为所需的形状。另外，您还可以使用torch.unsqueeze()或torch.squeeze()函数增加或减少张量的维度。

要注意的是，在修改张量尺寸时，确保不会丢失重要的数据或导致其他错误。请仔细检查您的代码并确保在进行尺寸调整时没有其他潜在的错误。

相关问题

The size of tensor a (123) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是 PyTorch 给出的，它表示在进行某个操作时，两个 tensor 的形状不匹配。具体来说，tensor a 在第 1 维的大小是 123，而 tensor b 在第 1 维的大小是 256，这两个大小不一致，因此无法进行操作。

解决这个问题的方法是调整 tensor 的形状，使得它们在需要匹配的维度上的大小一致。具体的调整方法要根据具体的操作和数据形状来确定。

The size of tensor a (784) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这错误提示通常出现在PyTorch中，它表示在进行某些操作时，两个张量的形状不兼容。在这种情况下，张量a的形状为(784,)，而张量b的形状为(256,)，它们在第1个非单例维上的大小不匹配。要解决此问题，您需要调整其中一个张量的形状，以使它们在操作所需的所有维度上的大小匹配。您可以使用PyTorch中的reshape()函数来调整张量的形状。